谷歌发布深度学习库TensorFlow Fold,支持动态计算图

By 李亚洲2017年2月10日 12:54

在大部分的机器学习过程中,用于训练 (training) 和推理 (inference) 的数据都需要进行数据的预处理,通过预处理将不同的输入数据(例如图像)规整至相同尺寸并进行批(batch)存储。这一步使高性能的深度学习库,例如 TensorFlow,可以并行的处理批存储中的所有输入,且以相同的计算图(computation graph)进行处理。批处理(Batching)利用现代 GPU 和多核 CPU 的单指令流多数据流(SIMD)性能来加速运算执行。但是,当输入数据的尺寸和结构变化时会产生诸多问题,例如在自然语言理解中的解析树(parse tree)、源代码中的抽象语法树(abstract syntax tree)、网页的文档树(DOM tree)等。在这些情况下,不同的输入数据需要不同的计算图,通常这些计算图不能够批存储在一起,导致处理器、存储器以及缓存利用率低。


今天我们发布 TensorFlow Fold 来解决这些困难。TensorFlow Fold 使得处理不同数据尺寸和结构的深度学习模型更容易实现。不仅如此,TensorFlow Fold 将批处理的优势赋予这些模型,使得这些模型在 CPU 上的运行速度有超过 10 倍的提升,在 GPU 上的运行有超过 100 倍的提升(相比于其他实现方式)。这一提升来源于动态批存储(dynamic batching)技术,在我们的论文中有详细介绍(Deep Learning with Dynamic Computation Graphs)。


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以上动图演示了动态批处理运行的递归神经网络。带有同样的颜色的运算聚成一批,这使得 TensorFlow 能够更快的运行它们。Embed 运算将单词转换为向量表征。完全连接(fully connected,FC)运算结合词向量,从而形成段落向量表征。网络的输出是一个完整语句的向量表征。尽管上图只演示了一个语句解析树,但在多种任意形状与大小的解析树上,这个网络同样也能运行并实现批处理运算。


TensorFlow Fold 库首先会为每个输入建立一个独立的计算图。


因为单独的输入可能有不同的大小和结构,计算图也可能是这样。动态批处理自动结合这些图,从而获取在输入内以及整个输入进行批处理机会的优势,并且插入额外的指令在批处理操作之间移动数据。(查看技术细节请参考论文)


想要了解更多,也可以查看我们的 github 网址:https://github.com/tensorflow/fold


我们希望 TensorFlow Fold 能够帮助研究人员与从业者在 TensorFlow 中部署动态计算的神经网络。


论文:DEEP LEARNING WITH DYNAMIC COMPUTATION GRAPHS

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摘要:在包括自然语言处理(解析树)与化学信息学(分子图)在内的多个领域中,在图结构上进行计算的神经网络是解决问题的天然方式。然而,因为每个输入的计算图有不同的形状与大小,所以网络通常不能直接进行批训练或推断。它们也难以部署到流行的深度学习库中,因为这些库是基于静态数据流图的。我们引入了一种称之为动态批处理(Dynamic Batching) 的技术,它不仅能批处理不同输入图(形状也不类似)之间的运算,也能批处理单个输入图内的不同节点。该技术使得我们能够创造静态图、使用流行的库、模仿任意形状与大小的动态计算图。我们进一步展现了组成区块的高层次库,从而简化了创造动态图模型的过程。使用这一库,我们论证了文献中多种模型的简洁且明智的批处理并行实现。

声明:本文由机器之心编译出品,原文来自Google Research,作者Moshe Looks等人,转载请查看要求,机器之心对于违规侵权者保有法律追诉权。